滨海城市土地利用模式与碳排放关系研究——以大连市为例

土地利用方式与人类活动碳排放强度紧密相关.文章运用以面积为标准的碳排放量计算模型,以大连市为例探讨滨海城市土地利用结构与能源消耗碳排放的关系,并对结果进行定性分析,从保证现有耕地量、增加生态林地、控制建设用地3方面提出了相关建议.     

安徽省工业碳排放影响因素实证分析与预测

根据安徽省工业2010—2019年相关能源消费量计算碳排放量,运用扩展的Kaya公式并结合LMDI模型对安徽省工业碳排放的影响因素进行定量分析,量化相关影响因素的贡献率.运用EGM(1,1)模型对安徽省工业未来10年(2020—2029年)碳排放量变化趋势进行预测.结果表明:劳动规模、经济产出和能源结构因素促进碳排放量...     

江西省制造业低碳制造转型的影响因素研究

在“低碳经济”“节能减排”等背景下,江西省制造业面临能耗高、效率低、碳排放高等问题,需要向“低碳化”发展,进行低碳制造转型。通过对江西省制造业能源使用现状情况进行分析,发现了制造业低碳转型面临的主要问题;基于此,结合已有的研究成果,提出江西省制造业低碳转型的影响因素;然后通过问卷调研收集数据,采用因子分析方法对低碳转型的关键影响因素进行分析,为江西省制造业实现低碳制造转型提供策略和建议。     

陕北方言关系称谓语"NP+的"结构研究--兼论汉语"的"的发展趋向

依据"的"出于"者"及袁毓林"谓词隐含"等理论,求证了"NP+的"的渊源历程和结构理据"NP+的"来源于"NP+者","NP+的"中隐含了"作、当"一类动词,它是"作/当+NP+的"的紧缩形式,其中"的"提取"(作/当)NP"的主语,这种"的"跟"VP+的"中的"的"是同一个名词化标记.从汉语的发展趋势看,"NP+者"演变为"NP+的"后,最终的结果将是名词化标记"的"的脱落.     

物流产业增长、城镇化与碳排放动态关系研究

分析物流业、城镇化与碳排放的动态关系,对发展低碳经济,提高新型城镇化水平,推动生态文明建设具有重要的现实意义。通过挖掘2000—2015年物流产业、城镇化与碳排放的相关数据,运用向量自回归模型、脉冲响应和方差分解方法,定量分析了物流产业增加值、固定资产投入、城镇化水平与碳排放之间的关系。研究表明:物流产业增加值对碳排放量有双向影响,固定资产投入与城镇化水平对碳排放量有单向影响;物流产业增加值、固定资产投入、城镇化水平对碳排放量均有长期正向冲击作用;物流产业增加值对碳排放的贡献程度最大,固定资产投入次之,城镇化的贡献程度最低。为此,提出加快产业结构调整,推动产业优化升级,转变产业发展方式,推广低碳物流理念,倡导低碳消费方式,加强政策引导等对策建议,以期为实施物流业的低碳化发展提供参考依据。     

基于碳交易规制的易腐品订货决策研究

基于经济批量订货的思想,对冷链产品的制造商订货模型进一步深化,构建了不存在碳排放上限且不考虑碳交易机制、存在碳排放上限但不考虑交易机制、考虑碳交易机制订货模型,并主要通过数值分析的方法进行研究。结论表明:在不同的碳交易规制的环境下,需要对采购的策略(订货批量,订货周期)做出较大的调整来重新达到订货总成本最优,基于碳交易规制的订货模型具有更低的成本。另一方面,通过碳交易机制的方式实现有效的碳减排效果是有条件的,在不同的外界环境条件下,应该采用不同的碳规制措施和方法才能够有效降低碳排放量。     

数字经济发展的碳减排效应研究——基于223个地级市的实证检验

发展数字经济是有效降低城市碳排放强度的重要抓手。利用2016—2020年中国223个地级市面板数据,实证研究了数字经济发展对城市碳减排效应的影响。研究发现:数字经济发展能够降低城市碳排放强度;数字经济发展通过提高能源环境效率和推进产业结构高级化、合理化等渠道降低城市碳排放强度;战略性新兴产业创新能力加强了数字经济发展对碳排放强度的抑制作用。数字经济发展在降低城市碳排放强度的进程中存在双重门槛,只有在数字经济发展超过特定门槛值时,碳减排效应才会显著,且其效应呈现出递减特征。异质性分析表明,数字经济发展能降低非中心城市和非资源型城市碳排放强度,但对降低中心城市和资源型城市碳排放强度的影响不显著。因此,政府应积极抓住大数据、云计算、人工智能等“新基建”的发展机遇,夯实数字经济基础底座,实现城市碳减排。     

河北省城市碳排放灰色关联度分析及情景预测研究

为降低工业化、城镇化进程给河北省环境带来的负面影响,基于STIRPAT模型和灰色关联度模型,考虑河北省主要地市碳排放量与其影响因素的相互关系,结合2005—2020年河北省碳排放相关数据,采用岭回归和情景分析法,建立了基准发展、宽放发展和绿色发展三个情景,对2021—2030年河北省的碳排放量和强度进行预测。结果表明：科学技术支出和人均GDP是影响河北省城市碳排放量增长的主要因素,地区常住人口总量、规模以上企业能源消耗及使用外资金额等因素对碳排放量的影响效应相对较弱。河北省2030年在基准发展情景下碳排放量为5.26亿吨,宽放发展情景下碳排放量为5.73亿吨,绿色发展情景下碳排放量为4.65亿吨。三种情景下的河北省城市碳排放强度均呈现下降趋势。